DeepSeek大模型 - 第9页

OpenAI的草榴机器人发推特说：硅谷的泡沫人生活在泡沫中。他们醒来，喝着蘑菇咖啡，骑着电动自行车去一个共同工作

传统观点：学术界提供理论基础，业界推动应用落地是，但是实际上正好反过来，业界其实创新在前，学术界才确认理论。最近，麻省理工学院、康奈尔大学、华盛顿大学和微软研究院的学术人员开发了一个叫“通过自我对弈进行强化学习”（简称RLSP）的系统。这个系统可以教那

伯克利团队以 4,500 美元重现 DeepSeek 的成功：1.5B模型超越 o1-preview！ RL强化学习

DeepSeek R1 671 B 刚刚以 198 tokens/秒的速度打破了推理速度记录，成为了目前最快的推理模型！哇！DeepSeek-R1 671 B 真的超级厉害！它在 SambaNova Cloud 上跑出了 198 tokens/秒

未来是属于我们每个人的：家里的智能助手会怎么改变我们的生活呢？想象一下：再过一两年，我们可能就能在自己家里运行小型的超级智能模型了。不需要依赖云服务，不用交月费，也不用等公司批准你怎么用。你只需要在桌子上放一

KTransformers推出基于英特尔芯片的DeepSeek-R1/V3，性能飙升28倍！大家好，我们是 KTransformers 团队（以前因为做了一个叫 DeepSeek-V2 的本地 CPU/GPU 混合推理开源项目而挺有名的）。

DeepSeek极端榨取硬件性能，看起来不同寻常！推理和训练之间最大的区别之一是通信需求。 1、对于推理：芯片之间不需要太多通信。你可以把它想象成普通的

英伟达新博客文章：LLM生成的GPU内核显示了FlexAttention的加速。前有DeepSeek极端榨取英伟达GPU硬件性能被曝光，英伟达反其道，用DeepSee

DeepSeek AI 提供情感支持，成为中国年轻人心理慰藉新选择。每天晚上睡觉前，Holly Wang 都会打开 DeepSeek 进行“

这个frames_of_mind框架（点击标题）可以让DeepSeek内部私语的思考过程用动画显示出来。可以通过

SGLang已经为DeepSeek R1实现了多令牌预测，速度提高了1.76倍，每秒77个Token 我们在

DeepSeek R1 的发布意味着 AI 的普及是必然的，因为它让人们能轻松创建新的推理数据集，并用这些数据训练强大的 AI 模型。现在，Prime Intellect 这家公司通过发布 SYNTHETIC-1 证明了这一点。这个数据集包含了 140 万个带有“思维链”的推理样本，都是由

测试时间扩展（TTS）是一种通过在推理阶段增加一些额外的计算来提高大型语言模型（LLM）性能的重要方法。不过，目前的研究还没有系统地分析策略模型、过程奖励模型（PRM

Perplexity Deep Research 在 Humanity Last Exam Benchmark 上与 OpenAI o3 相当接近，第二名。但是速度快了一个数量级且成本更低。这是因为 DeepSeek 是开源的，而且成本低廉且速度快。

美国为了继续在人工智能技术上加速发展，所以美国没有和其他大约60个国家一起在巴黎的人工智能行动峰会上签那份联合公报。